CN109190799B - 一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置 - Google Patents

一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置，将温控负荷的使用时段分为需求响应时段和一般时段，在需求响应时段，根据用户设定的温度需求，建立需求响应模型，根据需求响应模型控制温控负荷的启停，实现在满足负荷削减的条件下，使得房间的温控负荷的用电效用达到最大化，从而达到满足用户舒适度和节能的效果，在一般时段，根据用户设定的温度需求，建立节能优化模型，根据节能优化模型生成温控负荷的启停计划，控制温控负荷的启停，在满足用户舒适度的基础上实现温控负荷的节能优化；解决了现有的温控负荷节能优化方式单一和在负荷削减时只考虑负荷削减，不考虑用户舒适度，导致用户体验性低的技术问题。

Description

一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置
技术领域
本申请涉及能源控制技术领域，尤其涉及一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置。
背景技术
温控负荷是一类利用电能制冷或制热的设备，例如空调、热泵、冰箱等，其电能产出的目的在于提供用户期望的温度。温控负荷具备温度渐变性，是良好的需求响应控制对象，能够为电网实现经济和安全的运行。但是，目前的工商业温控负荷在日常运行过程中，存在使用效率低的问题，而现有的提升温控负荷的使用效率的技术主要是从温控负荷设备制冷或制热机理出发，力求提高温控负荷本身电能转换效率，但是，从温控负荷本身的电能转换效率提升温控负荷的使用效率是有一定限度的，节能程度往往不能满足需求，节能方式单一；同时，目前实现温控负荷的负荷削减响应方式是，接收到削减量需求之后，控制温控负荷的启停以实现负荷削减时，只考虑削减量的需求，并没有考虑用户舒适度需求，容易造成用户体验低的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置，解决了现有的温控负荷节能优化方式单一和在负荷削减时只考虑负荷削减，不考虑用户舒适度，导致用户体验性低的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种工商业温控负荷的协同优化控制方法，所述方法包括：
101、判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，执行步骤102，若否，执行步骤103；
102、根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，所述需求响应模型的第一目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000011
所述第一目标函数的第一约束条件为
Figure RE-GDA0001782975610000012
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U′为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段是启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限；
103、根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成所述温控负荷的启停计划，使得所述温控负荷根据所述启停计划运行，所述节能优化模型的第二目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000021
所述第二目标函数的第二约束条件为U′[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合，U′[T(t)]为温度效用。
优选地，所述第一约束条件和/或所述第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
优选地，所述线性化温度效用预测函数为：
U′(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure RE-GDA0001782975610000022
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Tl为用户设定的房间温度下限，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
优选地，所述λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
本申请第二方面提供一种工商业温控负荷的协同优化控制装置，包括：
判断模块，用于判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，触发第一优化模块，若否，触发第二优化模块；
所述第一优化模块，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，所述需求响应模型的第一目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000023
所述第一目标函数的第一约束条件为
Figure RE-GDA0001782975610000024
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U′为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段是启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限；
所述第二优化模块，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成所述温控负荷的启停计划，使得所述温控负荷根据所述启停计划运行，所述节能优化模型的第二目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000031
所述第二目标函数的第二约束条件为U′[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合，U′[T(t)]为温度效用。
优选地，所述第一约束条件和/或所述第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
优选地，所述线性化温度效用预测函数为：
U′(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure RE-GDA0001782975610000032
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Tl为用户设定的房间温度下限，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
优选地，所述λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
本申请第三方面提供一种工商业温控负荷的协同优化控制设备，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行上述任一项所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法。
本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述的任意一种工商业温控负荷的协同优化控制方法。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制方法，将温控负荷的使用时段分为需求响应时段和一般时段，在需求响应时段，根据用户设定的温度需求，建立需求响应模型，根据需求响应模型控制温控负荷的启停，实现在满足负荷削减的条件下，使得房间的温控负荷的用电效用达到最大化，从而达到满足用户舒适度和节能的效果，避免了现有的控制方法在温控负荷需求响应时段，只考虑负荷削减需求，不考虑用户舒适度的情况；在一般时段，根据用户设定的温度需求，建立节能优化模型，根据节能优化模型生成温控负荷的启停计划，控制温控负荷的启停，在满足用户舒适度的基础上实现温控负荷的节能优化，增加了根据温控负荷的启停计划管理温控负荷的方式，避免了现有的温控负荷节能方式单一的问题，提高了节能优化效果；解决了现有的温控负荷节能优化方式单一和在负荷削减时只考虑负荷削减，不考虑用户舒适度，导致用户体验性低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制方法的一个实施例的流程示意图；
图2为本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制装置的一个实施例的结构示意图；
图3本申请提供的一种工商业温控负荷协同控制系统的架构的示意图；
图4为本申请提供的一种工商业温控负荷协同控制方法的温度随时间变化曲线图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在缺少做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请设计了一种工商业温控负荷的协同优化控制方法和装置，将温控负荷的使用时段分为需求响应时段和一般时段，在需求响应时段，根据用户设定的温度需求，建立需求响应模型，根据需求响应模型控制温控负荷的启停，实现在满足负荷削减的条件下，使得房间的温控负荷的用电效用达到最大化，从而达到满足用户舒适度和节能的效果，在一般时段，根据用户设定的温度需求，建立节能优化模型，根据节能优化模型生成温控负荷的启停计划，控制温控负荷的启停，在满足用户舒适度的基础上实现温控负荷的节能优化；解决了现有的温控负荷节能优化方式单一和在负荷削减时只考虑负荷削减，不考虑用户舒适度，导致用户体验性低的技术问题。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制方法的一个实施例，包括：
步骤101：判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，执行步骤102，若否，执行步骤103。
需要说明的是，本申请实施例中，实现对温控负荷的节能优化是在保证用户使用效益(用户舒适度)的前提下，使得温控负荷的总能耗达到最低。不同空间中的温控负荷在节能运行过程中不具有耦合性，因此，温控负荷的节能优化运行只需以装设有温控负荷的房间为单位开展，本申请实施例中，以一个能量信息网关作为优化中心，对下辖的各房间进行优化，本申请实施例中的温控负荷协同控制系统的架构的示意图如图3所示，温控负荷系统控制系统包括温控负荷、能效终端、能量信息网关和智能云端，温控负荷通过能效终端接入智能用电网络，多个能效终端接入一个能量信息网关，实际工程中，温控负荷一般一对一地接入能效终端，也可将多台设备接入同一个能效终端；一台能量信息网关一般可接入几个至数十个不等的能效终端，通常将住宅、教学楼、商场等的一层中多个房间的能效终端接入一台能量信息网关。所有网关都可经互联网接入智能云端。能量信息网关以下层级为本地层，其功能包含本地层温控负荷响应需求响应信号和自身节能优化运行控制；能量信息网关以上层级为协同层，实现大量设备互联与共享。所有层级间均可实现双向通讯。温控负荷协同控制系统具备了数据采集、数据共享、精细化控制等功能，为需求响应、节能优化奠定了基础。
本申请实施例中，首先需要判断当前是时刻是否为需求响应时刻，根据判断结果执行相应步骤。
步骤102：根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，需求响应模型的第一目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000061
第一目标函数的第一约束条件为
Figure RE-GDA0001782975610000062
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U′为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段是启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限。
需要说明的是，本申请实施例中，温度效用指的是用户在使用电能过程中获得的实际效益，对温控负荷而言，用户实际效益体现在消耗电能后实际温度与用户期望温度的偏差，当且仅当实际温度处于用户设置温度区间内时效用值取得最大值。需求响应是需求侧管理的重要技术手段，是指用户对价格或激励做出响应并改变原有电力消费模式，从而实现用电优化和系统资源的综合配置。本申请实施例中，需求响应是用户与电网的双向互动过程，直接负荷控制的结果既应该满足电网负荷削减的要求，也应该充分考虑用户的用电舒适性。对于温控负荷，温度效用值可从实际温度和用户偏好等方面很好地反映用户的用电舒适性，而满足用户设定的温度需求即是用户舒适性的依据，实现温控负荷的负荷削减方式是现有技术，在此不进行详细赘述，本申请实施例在满足温控负荷的负荷削减的前提下，将各个房间的用电效用总和最大化作为温控负荷调度的第一目标函数，将所有温控负荷的功率上限作为第一约束条件，建立需求响应模型。本申请实施例中的第一目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000063
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U′为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度；将所有温控负荷的功率总和不能超过需求响应中心下发的各时段的温控负荷功率上限作为第一约束条件，第一约束条件为
Figure RE-GDA0001782975610000071
N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段是启停状态，p(i)为第 i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限。
步骤103：根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成温控负荷的启停计划，使得温控负荷根据启停计划运行，节能优化模型的第二目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000072
第二目标函数的第二约束条件为 U′[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合。
需要说明的是，本申请实施例中，温控负荷除了在电网高峰或缺电时期参与需求响应以外，也能够在平时进行动态优化启停以达到满足用户舒适度和节能的目的。传统的温服敏感型设备控制策略较为粗糙，一般按照“人来即开，人走即停，温度达到上限即关停，温度达到下限即开启”的原则运行温控负荷，虽然能够在一定程度上达到节能效果，但是用户舒适度不佳，不能很好的提高用户体验性。本申请实施例根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成温控负荷的启停计划，使得温控负荷根据启停计划运行。温控负荷的平时节能优化，即在满足用户用电效用的基础上，使一段时间的总耗电量最小化，因此本申请实施例中的节能优化模型的第二目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000073
r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态。节能优化与需求响应的区别在于节能优化是在完全保证用户用电效用的基础上进行的，诸多公众场所对温控负荷的制热效果是固定的，例如学校教室，每天使用温控负荷的需求可以依据课表提前安排，可以认为，某一空间在有人使用期间(如教室上课、办公室工作时间)必须保障其温度效用为1(最佳效用)，无人使用期间(如室外课、午餐时间)温度效用不限制。因此本申请实施例中，第二目标函数的第二约束条件是U′[T(t)]＝1t∈T*，T*为房间被使用的时间集合， U′[T(t)]为温度效用。
本申请实施例提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制方法，将温控负荷的使用时段分为需求响应时段和一般时段，在需求响应时段，根据用户设定的温度需求，建立需求响应模型，根据需求响应模型控制温控负荷的启停，实现在满足负荷削减的条件下，使得房间的温控负荷的用电效用达到最大化，从而达到满足用户舒适度和节能的效果，避免了现有的控制方法在温控负荷需求响应时段，只考虑负荷削减需求，不考虑用户舒适度的情况；在一般时段，根据用户设定的温度需求，建立节能优化模型，根据节能优化模型生成温控负荷的启停计划，控制温控负荷的启停，在满足用户舒适度的基础上实现温控负荷的节能优化，增加了根据温控负荷的启停计划管理温控负荷的方式，避免了现有的温控负荷节能方式单一的问题，提高了节能优化效果；解决了现有的温控负荷节能优化方式单一和在负荷削减时只考虑负荷削减，不考虑用户舒适度，导致用户体验性低的技术问题。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制方法的另一个实施例，在上一实施例的基础上，进一步地，第一约束条件和/或第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
需要说明的是，本申请实施例中，一方面，由于温控负荷的构造原理，频繁的启停温控负荷，将对温控负荷的使用寿命造成影响，另一方面，温控负荷频繁的启停也会影响到用户的使用体验。因此，本申请实施例中对每一台温控负荷设置最小开启时间和最小关停时间，最小开启时间和最小关停时间均可由用户自行设定，分别记为T(i)min.off和T(i)min.on，并记在t-1时段前设备已持续开启时间Xon(i,t-1)和持续关闭时间Xoff(i,t-1)，因此，本申请实施例中，对第一约束条件和第二约束条件还应包括
Figure RE-GDA0001782975610000081
其中， i＝1,...,N,t＝2,...,T，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
进一步地，线性化温度效用预测函数为：
U′(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure RE-GDA0001782975610000091
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Tl为用户设定的房间温度下限，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
需要说明的是，现有的温度效用函数是一个指数函数，将其作为优化问题的目标函数或约束条件，都会给求解带来困难，因此，为提高计算效率，本申请实施例中，在超过温度限值的情况下，将效用函数分段线性化，取λΔT 为分段步长，则线性化温度效用预测函数为U′(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)，U′(T) 是以线性函数表示的温度效用函数，一次项系数k可由连续两个温度值处的效用值计算，
Figure RE-GDA0001782975610000092
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Tl为用户设定的房间温度下限，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
现有的温度效用函数为，
Figure RE-GDA0001782975610000093
式中，Ur(Tt)表示第r个房间在第t时段的温度效用值；Tl和Th分别为该房间用户温度设置的下限与上限。实际中，用户一般设置一个期望温度，并取允许的温度偏离值ΔT以确定温度下限与上限；α表征温度效用值下降速率，α∈(0,1]，α越大，效用值下降越快，表明用户对实际温度敏感度高。温度效用充分地反映了装设温控负荷的房间中电能的产出效益。一方面，设备制热后室内温度是否处于用户期望的温度区间是效用值最直接的表现，若室温已偏离温度限，则效用值逐渐下降；另一方面，允许的温度限宽ΔT和下降率α可各自设定，反映了不同用户、不同空间对温控负荷电能产出的敏感程度。
本申请实施例中，提供了线性化温度效用预测函数与原温度效用函数的室内温度随时间变化的对比，如图4所示，可以看出，线性化温度模型产生的温度曲线(虚线)相较原温度模型模拟产生的温度曲线(实线)差异非常小，因此，线性化温度效用预测函数可以替代原温度效用函数应用于后续优化计算中，而相比原温度效用函数，线性化温度效用函数变化为线性变化，可大大提升后续模型的计算效率，使最优决策的过程更加高效。
进一步地，λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
需要说明的是，实际进行响应需求或节能优化时，所研究的温度一般与温度限值偏差不会太大，因此，一般λΔT的取值范围为5ΔT～10ΔT即可保证线性化误差较小，λ取整数。
为了便于理解，请参阅图2，本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制装置的一个实施例，包括：
判断模块301，用于判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，触发第一优化模块302，若否，触发第二优化模块303；
第一优化模块302，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，需求响应模型的第一目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000101
第一目标函数的第一约束条件为
Figure RE-GDA0001782975610000102
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U′为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段是启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限；
第二优化模块303，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成温控负荷的启停计划，使得温控负荷根据启停计划运行，节能优化模型的第二目标函数为
Figure RE-GDA0001782975610000103
第二目标函数的第二约束条件为U′[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合，U′[T(t)]为温度效用。
进一步地，第一约束条件和/或第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
进一步地，线性化温度效用预测函数为：
U′(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure RE-GDA0001782975610000104
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Tl为用户设定的房间温度下限，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
进一步地，λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
以上是本申请提供的工商业温控负荷的协同优化控制装置的一个实施例，以下是本申请提供的一种工商业温控负荷的协同优化控制设备的一个实施例。
一种工商业温控负荷的协同优化控制设备，包括：处理器以及存储器：
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行前述的任意一种工商业温控负荷的协同优化控制方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储程序代码，程序代码用于执行以上实施例中的任意一种工商业温控负荷的协同优化控制方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等 (如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括缺少清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：Random Access Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种工商业温控负荷的协同优化控制方法，其特征在于，包括：
101、判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，执行步骤102，若否，执行步骤103；
102、根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，所述需求响应模型的第一目标函数为
Figure FDA0002721761400000011
所述第一目标函数的第一约束条件为
Figure FDA0002721761400000012
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U'为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段的启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限；
103、根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成所述温控负荷的启停计划，使得所述温控负荷根据所述启停计划运行，所述节能优化模型的第二目标函数为
Figure FDA0002721761400000013
所述第二目标函数的第二约束条件为U'[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合，U'[T(t)]为温度效用。
2.根据权利要求1所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法，其特征在于，所述第一约束条件和/或所述第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，Xon(i,t-1)为持续开启时间，Xoff(i,t-1)为持续关闭时间，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
3.根据权利要求1或2所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法，其特征在于，所述线性化温度效用预测函数为：
U'(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure FDA0002721761400000014
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
4.根据权利要求3所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法，其特征在于，所述λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
5.一种工商业温控负荷的协同优化控制装置，其特征在于，包括：
判断模块，用于判断当前时刻是否为需求响应时刻，若是，触发第一优化模块，若否，触发第二优化模块；
所述第一优化模块，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的需求响应模型控制温控负荷的启停状态，所述需求响应模型的第一目标函数为
Figure FDA0002721761400000021
所述第一目标函数的第一约束条件为
Figure FDA0002721761400000022
其中，R*指本地层所包含的房间集合；T(r,t)指第r间房间在第t时段的温度值；U'为线性化温度效用预测函数；T＝TDR/Δt，T为需求响应负荷削减的时段，Δt为本地侧控制的时间间隔，TDR为需求响应中心下发的响应时间长度，N为温控负荷总数量，x(i,t)为第i台温控负荷在第t时段的启停状态，p(i)为第i台温控负荷的功率，C(t)为N台温控负荷的总功率上限；
所述第二优化模块，用于根据用户设定的温度需求和使用时段，通过建立的节能优化模型生成所述温控负荷的启停计划，使得所述温控负荷根据所述启停计划运行，所述节能优化模型的第二目标函数为
Figure FDA0002721761400000023
所述第二目标函数的第二约束条件为U'[T(t)]＝1t∈T*，r*为某一个房间内温控负荷的集合，p(i)为第i台温控负荷的额定功率，x(i,t)为第i台设备在第t时段的启停状态，T*为房间被使用的时间集合，U'[T(t)]为温度效用。
6.根据权利要求5所述的工商业温控负荷的协同优化控制装置，其特征在于，所述第一约束条件和/或所述第二约束条件还包括：
[Xon(i,t-1)-T(i)min.on][x(i,t-1)-x(i,t)]≥0
[Xoff(i,t-1)-T(i)min.off][x(i,t)-x(i,t-1)]≥0；
其中，i＝1,...,N,t＝2,...,T，Xon(i,t-1)为持续开启时间，Xoff(i,t-1)为持续关闭时间，T(i)min.off为最小关停时间，T(i)min.on为最小开启时间。
7.根据权利要求5或6所述的工商业温控负荷的协同优化控制装置，其特征在于，所述线性化温度效用预测函数为：
U'(T)＝k(T-Th-nλΔT)+U(Th+nλΔT)
其中，
Figure FDA0002721761400000031
n＝0,1,...,N，T∈(Th+nλΔT,Th+(n+1)λΔT]，Th为用户设定的房间温度上限，T为需求响应负荷削减的时段，λΔT为线性化步长，U为温度效用预测函数。
8.根据权利要求7所述的工商业温控负荷的协同优化控制装置，其特征在于，所述λΔT的取值范围为：5ΔT～10ΔT。
9.一种工商业温控负荷的协同优化控制设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4中任一项所述的工商业温控负荷的协同优化控制方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022121477A1 (zh) * 2020-12-08 2022-06-16 广东美的暖通设备有限公司 温度调节设备及其控制方法、控制装置和存储介质
CN113325896B (zh) * 2021-05-31 2022-03-01 浙江工业大学 一种智能零售机的多目标温度优化控制方法
CN113794241B (zh) * 2021-09-10 2024-04-12 广东电网有限责任公司 低压智能电网用户侧源储荷的优化调度方法及装置
CN113606751B (zh) * 2021-10-09 2022-02-08 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 一种基于状态反馈的空调负荷群控方法和装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080177423A1 (en) * 2002-03-08 2008-07-24 Brickfield Peter J Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems
CN104778631A (zh) * 2015-03-11 2015-07-15 国家电网公司 一种面向需求响应的居民用户用电模式优化方法
CN105931136A (zh) * 2016-04-25 2016-09-07 天津大学 一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080177423A1 (en) * 2002-03-08 2008-07-24 Brickfield Peter J Automatic energy management and energy consumption reduction, especially in commercial and multi-building systems
CN104778631A (zh) * 2015-03-11 2015-07-15 国家电网公司 一种面向需求响应的居民用户用电模式优化方法
CN105931136A (zh) * 2016-04-25 2016-09-07 天津大学 一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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基于用户舒适度约束的中央空调冷负荷需求响应策略研究;唐升卫等;《电气应用》;20150920;第99-104页 *

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